零基础 | 入门python03:关于列表和元组,看完这篇文章,我允许你所有的疑惑消失......

本文详细对比了Python中列表和元组的特点与区别,包括它们的定义、基本操作、存储方式、性能差异及适用场景。

前言

学习任何一门编程语言,代码的示例都必不可少,对于每一门编程语言来说,数据结构都是其根基,了解掌握Python的基本数据结构对于学好这门语言来说至关重要。(文末有福利哦

什么是列表和元组

其实列表和元组都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。在绝大多数编程语言当中,集合的数据类型必须一致,不过对于Python的列表和元组来说并无此要求。
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列表和元组的区别

列表是动态的,长度大小不固定,可以随意地增加、删减或者改变元素(mutable)。
而元组是静态的,长度大小固定,无法增加删减或者改变(immutable)。
下面的例子中,我们分别创建了一个列表与元组。你可以看到,对于列表,我们可以很轻松地让其最后一个元素,由 4 变为 40;但是,如果你对元组采取相同的操作,Python 就会报错,原因就是元组是不可变的。
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 如果想改变元组,需要重新开辟一个新的内存,创建新的元组了。例如上面的例子,我们如果想增加元素5给元组,实际上是创建了一个新的元组,然后把原来的两个元组的值依次填充进去。

而对于列表来说,由于其是动态的,我们可以直接在列表末尾添加对应的元素。这样的结果是指改变了原来的元组值,但是不会创建新的列表。
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列表和元组的基本操作和注意事项

1、python中的列表和元组都支持负数索引,-1代表最后一个元素,-2代表倒数第二个元素,依次类推。
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2、除了基本的初始化,索引外,列表和元组都支持切片操作。
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3、另外,列表和元组都可以随意嵌套。
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4、当然,两者也可以通过list()与tuple()进行互换。
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列表和元组常用的内置函数:

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简单解释一下这几个函数的含义。
count(item) 表示统计列表 / 元组中 item 出现的次数。
index(item) 表示返回列表 / 元组中 item 第一次出现的索引。
list.reverse() 和 list.sort() 分别表示原地倒转列表和排序(注意,元组没有内置的这两个函数)。
reversed() 和 sorted() 同样表示对列表 / 元组进行倒转和排序,但是会返回一个倒转后或者排好序的新的列表 / 元组。

列表和元组存储方式的差异

列表和元组最重要的区别就是,列表是动态的、可变的,而元组是静态的、不可变的。这样的差异,势必会影响两者存储方式。我们可以来看下面的例子:
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对列表和元组,放置相同的元素,但是元组的存储空间,却比列表要少 16 字节。这是为什么呢?

事实上,由于列表是动态的,所以它需要存储指针,来指向对应的元素(上述例子中,对于 int 型,8 字节)。另外,由于列表可变,所以需要额外存储已经分配的长度大小(8 字节),这样才可以实时追踪列表空间的使用情况,当空间不足时,及时分配额外空间。

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上面的例子,大概描述了列表空间分配的过程。我们看到,为了减小每次增加 / 删减操作时空间分配的开销,Python 每次分配空间时都会额外多分配一些,这样的机制(over-allocating)保证了其操作的高效性:增加 / 删除的时间复杂度均为 O(1)。

但是对于元组,情况就不同了。元组长度大小固定,元素不可变,所以存储空间固定。
如果列表和元组存储的元素的个数是一个亿,十亿或者更大的数量级,这样的差异就不能忽略。

列表和元组的性能差异

由于垃圾回收机制的存在,如果一些变量不被使用,python就会回首他们所占的内存,返还给操作系统,以供其他变量或者其他应用使用。但是,python在后台对于静态数据会做一些资源缓存(resource caching),对于一些静态变量,比如元组,如果他不被使用并且占用空间不大时,python会暂时缓存这部分内存。这样下次我们再创建同样大小的元组时,python就不用再向操作系统发出请求,去寻找内存,而是直接分配之前缓存的内存空间,这样就可以加快程序的运行速度。

元组的初始化速度要比列表快5倍,但如果是索引操作,两者的速度差别很小,几乎忽略不计。当然,如果想增加、删减还是要靠列表,因为对于元组还需要再重建。

列表和元组的使用场景

1、 如果存储的数据和数量不变,比如你有一个函数,需要返回的是一个地点的经纬度,然后直接传给前段渲染,那么肯定选用元组合适。
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2、如果存储的数据或者是数量是可变的,比如社交平台上的一个日志功能,时统计一个用户一周之内看了哪些用户的帖子,那么用列表更加合适。
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总结:

关于列表和元组,我们今天聊了很多,最后一起总结一下你必须掌握的内容。

总的来说,列表和元组都是有序的,可以存储任意数据类型的集合,区别主要在于下面这两点。

列表是动态的,长度可变,可以随意的增加、删减或改变元素。列表的存储空间略大于元组,性能略逊于元组。
元组是静态的,长度大小固定,不可以对元素进行增加、删减或者改变操作。元组相对于列表更加轻量级,性能稍优。

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<think>我们被要求回答零基础学习Python的顺序,并按照指定格式输出回答结构:先回答问题,给出解释,然后代码示例(如果需要),最后相关问题问题:零基础学习Python的顺序应该是怎样的?根据一般学习路径Python的特点,建议按以下顺序学习:1.基础语法2.程序结构(条件、循环、函数)3.核心数据结构列表、字典、元组、集合)4.文件操作5.错误异常处理6.面向对象编程(OOP)7.常用标准库(如os,sys,datetime等)8.实践项目第三方库(根据兴趣方向:Web开发、数据分析、爬虫等)由于回答要求详尽,我们逐步展开:</think> ### 零基础学习Python的顺序应该是怎样的? **回答**:零基础学习Python的最佳顺序遵循**循序渐进、理论实践结合**的原则,具体分为7个阶段: #### 1. 基础语法 (1-2周) **重点内容**: - 变量与数据类型(整型/字符串/布尔型) - 运算符(算术/比较/逻辑) - 基础输入输出(`print()`/`input()`) ```python # 示例:基础语法综合运用 name = input("请输入姓名:") age = int(input("请输入年龄:")) print(f"{name}今年{age}岁,十年后将满{age+10}岁") ``` #### 2. 程序控制流 (1周) **核心结构**: - 条件语句(`if/elif/else`) - 循环结构(`for/while`) ```python # 示例:成绩等级判断 score = 85 if score >= 90: print("优秀") elif score >= 75: print("良好") # 会输出这个结果 elif score >= 60: print("及格") else: print("不及格") ``` #### 3. 核心数据结构 (1-2周) **四大容器**: - 列表:`[1, 2, 3]` - 元组:`(10, 20)` - 字典:`{"name": "Alice", "age": 25}` - 集合:`{1, 3, 5}` ```python # 示例:学生数据管理 students = [ {"name": "张三", "scores": [88, 92]}, {"name": "李四", "scores": [75, 81]} ] for stu in students: avg = sum(stu["scores"]) / len(stu["scores"]) print(f"{stu['name']}平均分:{avg:.1f}") ``` #### 4. 函数与模块 (1-2周) **核心能力**: - 自定义函数(`def`) - 模块导入(`import`) - 常用标准库(`math`/`random`) ```python # 示例:自定义计算模块 import math def circle_area(radius): return math.pi * radius ** 2 print(f"半径为5的圆面积:{circle_area(5):.2f}") ``` #### 5. 文件与异常处理 (1周) **关键技能**: - 文件读写(`open()`) - 异常捕获(`try/except`) ```python # 示例:安全读取文件 try: with open("data.txt", "r") as f: content = f.read() print(content) except FileNotFoundError: print("错误:文件不存在!") ``` #### 6. 面向对象编程 (2周) **核心概念**: - 类与对象 - 继承与多态 ```python # 示例:简单的类实现 class Animal: def __init__(self, name): self.name = name def speak(self): pass class Dog(Animal): def speak(self): return "汪汪!" dog = Dog("阿黄") print(f"{dog.name}叫:{dog.speak()}") ``` #### 7. 专项领域实践 (持续进阶) **方向选择**: ```mermaid graph TD A[Python基础] --> B[Web开发] A --> C[数据分析] A --> D[自动化脚本] A --> E[爬虫] B --> B1(Flask/Django) C --> C1(Pandas/Matplotlib) D --> D1(OS/Excel自动化) E --> E1(requests/BeautifulSoup) ``` ### 关键学习原则 1. **20/80法则**:先掌握20%核心语法解决80%问题 2. **即时实践**:每学一个概念立即写代码验证 3. **项目驱动**:基础阶段结束后立即开始小项目 4. **避坑指南**: - 不要过度追求语法细节 - 避免只看不敲代码 - 拒绝"学完所有知识再实践"的想法 > **学习资源建议**: > - 入门Python官方文档Tutorial > - 练习:LeetCode简单题/Codecademy > - 项目:GitHub的Python beginner projects
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